Определение проверки гипотез: типы, преимущества и способы проверки

31 марта 2022 г.

Проверка гипотез существует уже несколько десятилетий и имеет множество различных применений. В нескольких областях карьеры используется проверка гипотез, включая маркетинг, инженерию, правительство, фармакологию, образование, экологию и многое другое. Полезно понимать основы проверки гипотез независимо от выбранной карьеры. В этой статье мы объясняем проверку гипотез, как ее использовать, и приводим наглядный пример проверки.

Что такое гипотеза?

Гипотеза — это предлагаемое объяснение, основанное на ограниченных доказательствах, в качестве отправной точки для дальнейшей оценки. Гипотеза также описывается как обоснованное предположение и представляет собой утверждение, которое может быть научно проверено. При написании гипотезы вы должны следовать общему формату «если/то». Ниже приведены несколько примеров того, как должно выглядеть утверждение гипотезы.

• Если эвкалиптовое масло отпугивает блох, то нанесение масла на вашу кошку поможет отпугнуть блох.

• Если употребление сахара вызывает проблемы с зубами, то у людей, которые едят много сладкого, плохие зубы.

• Если лягушки дышат через кожу, то нос им не нужен.

Что такое проверка гипотез?

Проверка гипотезы — это формальная процедура, которую статистики используют для проверки того, может ли гипотеза быть принята. Он используется, чтобы выяснить, верна ли основная гипотеза или нет.

Формы проверки гипотез впервые были использованы в 1700-х годах людьми по имени Джон Арбетнот и Пьер-Симон Лаплас. Оба они проанализировали соотношение полов при рождении человека. В современном мире проверка гипотез часто используется в исследованиях, а также является важным методом онлайн-маркетинга.

Примером проверки гипотез, используемой в онлайн-маркетинге, является оценка эффективности кликов в двух разных маркетинговых кампаниях. Целью этого теста было бы определить, есть ли существенная разница в рейтинге кликов между кампанией 1 и кампанией 2.

Чтобы определить это, выбирается тест, а затем результаты рассчитываются по определенной формуле. На основе результатов двух кампаний будет сделан вывод, и вы сможете установить, есть ли существенная разница между двумя кампаниями.

Типы гипотез

Существует семь основных типов гипотез:

• Простая гипотеза: простая гипотеза будет отражать взаимосвязь между двумя переменными, независимой переменной и зависимой переменной.

• Сложная гипотеза: сложная гипотеза отражает взаимосвязь между двумя или более независимыми переменными и двумя или более зависимыми переменными.

• Рабочая или исследовательская гипотеза. Рабочая гипотеза — это предлагаемое решение проблемы до тех пор, пока не будет проведено дополнительное исследование или пока на ум не придет лучшая идея.

• Нулевая гипотеза: Нулевая гипотеза — это гипотеза, утверждающая, что между двумя переменными нет никакой связи.

• Альтернативная гипотеза: Альтернативная гипотеза утверждает, что существует связь между двумя переменными. Это противоположность нулевой гипотезе.

• Логическая гипотеза: Логическая гипотеза — это гипотеза, которая подтверждается логическими данными.

• Статистическая гипотеза: Статистическая гипотеза — это гипотеза, которая статистически подтверждена. Это метод статистического вывода.

Как проверить гипотезу

Исследователи обычно используют проверку гипотез при сравнении двух или более групп. Четыре этапа проверки гипотезы:

1. Укажите нулевую гипотезу

Нулевая гипотеза пытается показать, что между переменными нет никаких различий или что одна переменная ничем не отличается от своего среднего значения. Это заявление об отсутствии эффекта между двумя или более факторами или группами. При проведении научных исследований исследователи обычно заинтересованы в опровержении нулевой гипотезы.

2. Укажите альтернативную гипотезу

Альтернативная гипотеза противоположна нулевой гипотезе; в нем говорится, что между двумя переменными есть разница. Часто исследователи заинтересованы в доказательстве альтернативной гипотезы.

3. Установите уровень значимости

Уровень значимости — это вероятность отклонения нулевой гипотезы, если она верна. Уровень значимости обычно устанавливается равным 0,05.

4. Рассчитайте тестовую статистику и соответствующее P-значение.

Статистика теста рассчитывается по формуле со средними значениями и отклонениями. Тестовая статистика обычно исследует связи между переменными или сравнивает группы. P-значение определяется по результатам статистического теста. P-значение — это вероятность обнаружения наблюдаемых результатов, когда нулевая гипотеза верна.

Как интерпретировать результаты проверки гипотез

Вот как интерпретировать результаты проверки гипотез:

1. Оцените результаты теста и примените правило принятия решения.

2. В зависимости от значения тестовой статистики отклоните или примите нулевую гипотезу.

Пример проверки гипотезы

Предположим, вы хотите проверить целебную силу эфирного масла мяты перечной. Проверка гипотезы будет выглядеть так:

1. * Сформулируйте нулевую гипотезу. Эфирное масло мяты перечной не влияет на симптомы тревоги.*

2. * Сформулируйте альтернативную гипотезу. Эфирное масло мяты перечной облегчает симптомы беспокойства.*

3. * Установите уровень значимости. Уровень значимости равен 0,25. Уровень 0,25 дает больше шансов доказать альтернативную гипотезу.*

4. * Рассчитайте P-значение. P-значение составляет 0,05.*

Вывод проверки гипотезы

Одной группе людей давали эфирное масло мяты перечной, а другой группе — плацебо. Члены обеих групп сами сообщают о своем уровне тревожности, и разница между группами является статистически значимой с P-значением 0,05. P-значение значительно ниже уровня значимости 0,25. Делается вывод, что исследование поддерживает альтернативную гипотезу; Эфирное масло мяты перечной может облегчить симптомы беспокойства.

Преимущества проверки гипотез

Сотрудники должны понимать, как их решения влияют на их бизнес. Прежде чем принимать какие-либо решения, сотрудник может поэкспериментировать с решениями в тестах гипотез и быть более уверенным в своих решениях. Проверка гипотез также позволяет сотрудникам правильно анализировать свои данные. Использование тестов гипотез помогает принимать решения в таких областях, как маркетинговые бюджеты, влияние цен на клиентов, стоимость привлечения клиентов, определение местоположения бизнеса и многое другое.